Vector Embeddings – liczbowe reprezentacje pojęć w przestrzeni.

Vector Embeddings to technika wykorzystywana w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, polegająca na przekształceniu pojęć, słów, dokumentów lub innych jednostek danych w wektory liczbowe umieszczone w przestrzeni wielowymiarowej. Celem takiego odwzorowania jest uchwycenie semantycznych lub syntaktycznych relacji między tymi jednostkami poprzez zachowanie odpowiednich odległości i kierunków wektorów. Dzięki temu podobne znaczeniowo lub funkcjonalnie elementy są reprezentowane przez wektory znajdujące się blisko siebie w przestrzeni.

Proces tworzenia takich reprezentacji opiera się na metodach uczenia maszynowego, często wykorzystujących duże zbiory danych tekstowych lub innego rodzaju danych. Vector Embeddings umożliwiają komputerom bardziej efektywne rozumienie i analizę danych nieliniowych i kontekstowych, stanowiąc fundament dla wielu aplikacji takich jak przetwarzanie języka naturalnego, wyszukiwanie informacji, rekomendacje czy analiza obrazów. Przykłady popularnych technik generujących wektorowe reprezentacje to Word2Vec, GloVe oraz modele oparte na architekturach transformatorowych.